<p>numpy.int64는 int의 인스턴스가 아닙니다.</p>

이것은 정확합니다. python 'int'는 32비트 또는 64비트입니다(사용자에 따라
짓다; 32비트 파이썬을 사용하고 있으므로 np.int32 또는 np.int64
그것에서 파생됩니다. np.float32는 'float'의 인스턴스도 아닙니다.
마찬가지로 Python 'float'은 특히 배정밀도로 저장됩니다.

(numpy ints는 'int'의 인스턴스가 _아닙니다.
또는 '플로트', 그러나 무엇이든.)

isinstance(..., int)는 수행하려는 작업에 대한 잘못된 도구입니다. 만약 너라면
numpy 유형을 사용하여 일반적으로 정수를 감지하고 싶습니다.
do는 isinstance(..., np.integer)입니다.

2013년 1월 26일 토요일 오후 8시 15분에 Daniel Vianna [email protected]이 다음과 같이 작성했습니다.

xlwt https://github.com/python-excel/xlwt/issues/15에 보고된 대로 :

다음은 numpy 동작에 대한 검사입니다(Python 2.7.3, numpy 1.6.2).

import numpy >>> 데이터 = [t(123456) for t in (numpy.int32, numpy.int64, numpy.float64)]>>> [데이터의 d에 대한 유형(d)][,,]>>> data[123456, 123456, 123456.0]>>> check_types = (int, long, float)>>> for d in data:... for c in check_ types:... print type(d), repr(c), isinstance(d, c)...진실거짓거짓거짓거짓거짓거짓거짓참>>>

numpy가 int32 및 float64를 만드는 작업을 완료한 것 같습니다.
다른 소프트웨어에서는 인식할 수 있지만 int64에서는 인식할 수 없습니다.

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이 이메일에 직접 답장하거나 Gi tHubhttps://github.com/numpy/numpy/issues/2951에서 확인하세요.

또한 Python 3에서 Numpy의 정수 유형은 기본 int 유형(가변 크기 정수)과 관련이 없습니다.

나는 Nathaniel이 원래 보고서에 대한 그의 메모에서 완전히 정확하다고 생각합니다. Numpy는 numbers.Integral 등을 상속/등록해야 합니다. 이는 python 2.4 및 2.5의 삭제에 잘 맞습니다. 누구든지 정수 좋아하는 것에 대한 광범위한 인식을 원하면 어쨌든 numbers.Integral 확인해야 합니다(또는 비슷한 덕 타이핑 __index__ 방법을 시도할 수 있음).

#4547 및 1.9.0부터 numpy는 number 모듈에 숫자를 등록합니다. 관련 내용으로 종료합니다.